基于多传感器数据融合技术的预警系统的研究-论文.pdf

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1、第44卷第3期河北工业大学学报2015年6月、硒1．44No．3J0URNAL0FHEBEIUNⅣERSITY0FTECHNOLOGYJune20l5文章编号：1007．2373(2015)03—0030—03DOI：10．14081~．cnki．hgdxb．2015．03．006基于多传感器数据融合技术的预警系统的研究田树仁，李光(1．河北省高校水利自动化与信息化应用技术研发中心，河北沧州061001；2．河北工程技术高等专科学校，河北沧州061001)摘要将基于神经网络的多传感器数据融合技术应用到预警机制中，对不确定的预警信息进行数据融合，从而得到较为精确的判断．

2、通过模拟火灾输入信号的仿真结果证明，采用神经网络BP算法后的多传感器数据融合技术能够准确预警，可以有效降低误报率，达到了预期良好的效果．关键词数据融合；BP；火灾；预警中图分类号TP304文献标志码AThestudyoffirealarmsystembasedondatafusiontechnologyTIANShuren，LIGuang【1．HydraulicAutomationandInformationResearchandDevelopmentCenterofHebeiUniversities，HebeiCangzhou061001，China；2．Hebei

3、EngineeringandTechnologyCollege，HebeiCangzhou061001，China)AbstractMultisensordatafusiontechnologybasedonneuralnetworkareappliedtotheearlywarningmechanismtogetaccuratejudgmentbydatafusionofuncertaininformation．Resultsofimitatedinputinformationverifiedthatthemulti—sensordatafusiontechnolo

4、gyusingBPneuralnetworkcanaccuratelyforecastfirehencelowerfalsealarmrate．Keywordsdatafusion；BP；fire；alarm0引言多传感器数据融合技术形成于20世纪80年代，作为1种基本的数据融合方法，目前应用较多已成为研究的热点．它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，具有归纳、总结、抽取、记忆、联想和容错性等特点．数据融合的定义就是把来自各个传感器与信息源的数据和信息加以相关、联合和组合，然后将实测数据与此信息进行模式匹配与比较，然后对整体的情况做出正确的判断⋯

5、．目前，很多用于火灾报警的系统，普遍存在误报率较高的问题，由此也带来了甚至比发生火灾还大的损失．文中将BP神经网络算法用于多传感器信息的融合，介绍了具体的算法步骤，通过反复迭代调节不同传感器的权值，得到最终的融合判断结果，能比较准确的及时预警，因而降低了误报率，具有较高的研究意义．1多传感器数据融合结构模型由于各个信息源所处的环境不同、传感器互不相同、再加上多传感器测量系统所测的物理量不同，因而多传感器系统采集到的信息都具有一定程度的不确定性，测量结果的精度也有差别，所以还需要对这些不确定性信息进行融合推理，得到正确的判断．将神经网络的BP算法用于多传感器融合理论，各

6、个传感器根据在信息采集过程中所起的作用不同，所以分配给各个传感器的权值也不同．权值主要从精度、可靠性、抗干扰能力等方面来体现，性能优良的传感器要分配较大的权值，反之，则分配的权值要小．同时调整在训练多层网络时收敛速度，加快学习的速度．基于BP算法神经网络的多传感器融合结构模型如图1所示．其结构构成原理是首先通过选定系统的n个传感器的状态并进行采集数据预处理；之后进行特征选择；再进行归一化处理，为神经网络的输入提供标准的输入信息；最后将归一化的信息与已知的系统状态信息作为训练样收稿日期：2015—03．15基金项目：河北省教育厅重点项目(2014082)作者简介：田树仁

7、(1960一)，男(汉族)，副教授第3期田树仁，等：基于多传感器数据融合技术的预警系统的研究本，输入到上位机进行BP神经网络训—_'J传感器l}__一融练，进行决策级融合，直到误差达到要信特归BP合求为止．系—传感器z}__一号处征提—化—网络结果2BP神经网络模型统理取处算输BP神经网络通常有1个或多个隐—_1J传感器”一理法出层，在实际应用中，3层BP神经网络应用最多．图2所示为一个3层BP神经网图1基于BP网络的多传感器数据融合结构图Fig．1MultisensordatafusionstructurebasedonBPnetwork络模型．图